viernes, 28 de marzo de 2008

Datawarehouse para dummies



Sin ánimo de ofender... pero hoy me encontrado en la aventura de explicar que era un DWH.. en una conversación informal, con gente técnica, pero profana en la materia.
No me han venido a la cabeza grandes explicaciones sobre el data warehouse, la verdad.

"Pues... como te diría yo... un data warehouse es una BD orientada al análisis.. lo normal seria orientar la BD de manera operacional, con un diseño de tablas que refleja una realidad concreta y mantenible, optimizado para su acceso y modificación. Un DWH se estructura en hechos de estudio, y a su alrededor encontramos todo lo necesario para poderlo analizar el hecho en profundidad. Los datos se cargan con una periodicidad concreta de las BD operacionales... pero se estructuran por hechos. También los datos se encuentran en el formato más adecuado para las consultas. Por ejemplo, en un BD operacional tendrías un campo "Fecha de nacimiento"... en un DWH podrías tener un campo edad."

Bueno... pues así queda una definición de data warehouse para dummies.
Bueno vamos a explicar un poquito:
Empieza el primer tema hablando de los Data Warehouses, los almacenes de datos.
Los sistemas tradicionales empezaron a tener problemas para satisfacer las necesidades de los usuarios y de esta problematica, surgen los Data Warehouse como sistemas de apoyo a la toma de decisiones, en que los datos de una organización se transforman en información estratégica. Ayudan a su vez a disponer de un acceso sencillo e inmediato a determinada información de negocio estructurada y de calidad.

Acceder a los datos directamente en sistemas operacionales (del dia a dia, no DWH) suponía algunos problemas:

* Conocer lenguajes como SQL
* Rendimiento
* Los datos no están preparados para las consultas necesarias.
* No suelen tener un horizonte histórico como para detectar tendencias o realizar seguimientos.


Data Warehousing versus Data Warehouse
Data Warehousing es el proceso de crear y mantener un almacén central de datos, es decir un Data Warehouse.

Características de un DWH

* Orientado a temas: en contra de la orientación a procesos de los sistemas operacionales, facilitando su acceso y entendimiento.
* Integrado: Los datos de un DWH son íntegros en unidades de medida, nombres, codificación, etc...
* Variante en el tiempo: Se guardan datos históricos (del orden de años) que facilitan la evaluación e identificación de tendencias.
* No volátil: Los valores permanecen en el DWH sin modificación.


Diferencias entre un DWH y una BD Operacional
La principal diferencia entre un Data Warehouse y una BD operacional es su objetivo, el primero esta orientado a las operaciones del día a día y el segundo al análisis y la toma de decisiones. Por tanto podemos preveer que uno recibe multitud de transacciones repetitivas y conocidas y el DWH consultas masivas, puntuales y no conocidas. También como diferencia encontramos el rendimiento, la volatilidad, los usuarios (más expertos), estructura (relacional versus multidimensional), alcance histórico, detalle de los datos y por último el volumen, mucho mayor en un DWH.

Arquitectura de un DWH
Cuando hablamos de la arquitectura, nos referimos a la manera de representar la estructura global de los datos, los procesos y las interfaces de usuario. Las bases de esta arquitectura son:

* Mezclar los datos de la BD operacional con otras fuentes de datos, incluidas las externas.
* Información fácil y transparente
* Proveer al usuario de un acceso universal a los datos (apoyado en lenguaje SQL)
* Metadatos: De donde proviene un dato, que formato tenía, significado, como se ha calculado, etc...
* Construir y mantener el directorio de datos.
* Gestión de copia y de replicación: todos los procesos necesarios para asegurar la calidad de los datos.


Estructura del DWH
¿Qué nivel de detalle tienen los datos? Normalmente difiere de los sistemas de producción por contener agregaciones y por guardar al detalle los datos de otros años.
Dentro del DWH también encontramos los famosos Metadatos, que los podríamos definir como un directorio para ayudar a ubicar los contenidos, una guía de donde provienen los datos y una descripción de los algoritmos utilizados para calcular las agregaciones pertinentes.

Data Mart
Un Data Mart cumple los mismos principios que un Data Warehouse, pero difiere principalmente en el alcance del mismo, que seria de un departamento o grupo de personas y no de toda la organización. De Data Marts podemos encontrar de dos tipos: dependientes e independientes según si los datos son extraidos del DWH o directamente de los sistemas operacionales (a la larga un desastre).

Explotar un Data Warehouse
El reto es sacar datos y convertirlo en información, que se dice pronto... y encima querer crear una ventaja empresarial. Este reto va des de la edición de informes hasta una minería de datos avanzada, con análisis multidimensional. Por tanto, un DWH es un medio, no un fin en si mismo. Ningún proyecto debería tener como finalidad construir un DWH, sino obtener información... si bien, cabe decir que el construirlo debe suponer una gran meta.
Para la explotación encontramos tres técnicas principalmente: Query and reporting, OLAP (análisis multidimensional) y Minería de datos . La primera consiste en realizar informes y generar consultas flexibles, con una interfaz gráfica, permitiendo también escribir total o parcialmente la consula en SQL (o similar). La segunda (OLAP) consiste en realizar análisis desde un conjunto de perspectivas o dimensiones. Muy adecuada para grandes volúmenes de datos.
La tercera consiste en el descubrimiento de conocimiento no accesible de manera directa... si no que se encuentra oculto, por ejemplo, buscar patrones de información en los datos.

Business Objects XI 3.0




Business Objects no se queda atrás en el lanzamiento y mejora de sus productos, tras las integración de la compañía con SAP.

El próximo día, 22 de Abril de 2008 en la Sala de prensa del Estadio Santiago Bernabéu en Madrid, se celebra la presentación de esta nueva Suite. Para inscribirse, acceder aquí.

Agenda:

9:30 - Registro y Café de Bienvenida

10:00 - Bienvenida e Introducción Visión SAP Business Objects. D.José María Sabadell. Chief Operating Officer SAP Iberia

10:30 - Presentación Business Objects XI.3.0 - All people, One platform
Demostración de producto Jaume Brunet – Sales consultant Business Objects Ibérica

12:15 - Visita guiada Estadio Santiago Bernabeu

13:00 - Cóctel

La nueva plataforma XI 3.0, viene con grandes novedades:

BusinessObjects XI 3.0 ofrece como una de sus grandes características, el análisis de texto, permitiendo que los pensamientos y opiniones de los clientes y otros participantes encontrados en fuentes no estructuradas tales como la Web, notas y correos electrónicos puedan ser fácilmente incorporados como parte del proceso de toma de decisión y business intelligence. BusinessObjects XI 3.0 también proporciona la primera plataforma que proporciona información externa consumible preparada para BI bajo demanda del líder en software como servicio (SaaS) BI.

Por ejemplo, mediante la utilización de BusinessObjects XI 3.0 en los informes y las métricas de fuentes tales como Thomson Financial y Dun & Bradstreet, las organizaciones pueden comparar y realizar un seguimiento de parámetros claves del rendimiento frente a sus competidores directos y del mercado global.

BusinessObjects XI 3.0 incluye actualizaciones significativas tales como:

- Crystal Reports® 2008, reporting estándar de facto del mercado, la única solución de reporting en integrar Flash y Flex para una mayor interactividad e integración de BI con los procesos de negocio.

- Web Intelligence®, la más avanzado herramienta de consulta, reporting y análisis para entornos SAP y no-SAP, que ahora, por primera vez, proporciona a los usuarios acceso tanto en línea como fuera de línea.

- Xcelsius® 2008, apunto y clic, la herramienta de visualización de datos interactivos diseñada para crear, compartir cuadros de mandos— ahora la más fácil y más potente creación analítica

- Polestar, una nueva herramienta que combina la simplicidad y rapidez de búsqueda con el robusto análisis de BI para proporcionar respuestas inmediatas a preguntas del mercado

- BI Widgets, una nueva capacidad que personaliza directamente las métricas en el escritorio del usuario, para que puedan monitorizar los indicadores claves de rendimiento y tener acceso a las más actualizada información disponible

- Voyager, la herramienta de exploración de datos OLAP diseñada específicamente para los analistas financieros y de negocio —ahora con una mejora de múltiples dimensiones de análisis y visualización

- Mobile, una solución para el acceso remoto a favoritos de informes de BI, métricas y datos en tiempo real con un solo clic desde un dispositivo inalámbrico —incluido el aumento de las alertas y la modalidad de análisis de desconectado

- Live Office, que permite la simple integración y actualización de los nuevos datos en los documentos de Microsoft Office Word, las hojas de cálculo de Excel y las presentaciones de PowerPoint, incluso con mayor soporte de plataforma

- Dashboard Builder, que proporciona información sobre las actividades empresariales para todos del contenido de business intelligence en una sola visualización consolidada del cuadro de mandos, ahora con una mejora del interfaz y mayor usabilidad de los flujos de trabajo

- Mejor soporte a los usuarios de SAP incluyendo un mejor rendimiento, un mayor soporte de metadatos para SAP y mayor integración de las aplicaciones SAP.

Para saber mas:

Product XI
BI Platform: BusinessObjects Enterprise
Query, Reporting and Analysis
Information Delivery
Information Discovery
Enterprise Information Management

miércoles, 26 de marzo de 2008

Jaspersoft y Noetix lanzan una solución BI específica para usuarios de la suite E-Business de Oracle

La solución permite a los usuarios simplificar el autoservicio de reportes y de inteligencia de negocio.

Jasper4Oracle E-Business Suite ofrece un amplio conjunto de metadatos, además de la entrega de propuestas empresariales para las aplicaciones de la base de datos de Oracle que en conjunto proporcionan a los clientes de la Oracle E-Business Suite una solución intuitiva y asequible.

NoetixViews descubre automáticamente las configuraciones específicas de un cliente dentro de la Oracle E-Business Suite, descifra el laberinto de las relaciones de datos y crea una base de datos con los diferentes puntos de vista. Luego la JasperSoft Business Intelligence Suite lee esta base de datos y ofrece puntos de vista intuitivos al usuario final.

De esta manera, la base de datos compleja queda convertida en opiniones sencillas que pueden ser utilizadas por los empleados, los cuales podrán crear hábitos operacionales e informes especiales.

Google avanza hacia el Business Intelligence

Estamos ante uno de los pasos mas interesantes que se estan dando en el campo del BI, del cual ya veniamos comentando e intuyendo hace tiempo, el acercamiento de Google hacia el BI.

De momento se trata de ir complementando las funcionalidades de su Hoja de Calculo web con pivot tables, al estilo de las que ofrece excel. En cualquier caso, esto solo es el comienzo de una nueva Suite BI basada totalmente en web, con la potencia de busqueda e integración característica de Google y lo que será mas importante, con una gran comunidad de desarrolladores detrás, API´s, codigo abierto, Google Mashups, widgets que van a hacer crecer a 'velocidad de crucero' los desarrollos que se vayan creando.




Aquí tenemos un pequeño resumen de alguna funcionalidades que va aportanto Google en su suite de hojas de calculo, de momento:

- Gadgets in spreadsheets:
Posibilidad de crear mapas con los datos, pivotar, usar o crear nuevos gadgets de visualización (todo al estilo Google).



Algunos ejemplos de gadgets:
Web Search - Table - Motion Chart - Interactive Time Series - Scatter Chart - Pie Chart - Line Chart - Area - Chart - Map - Gauges - Heatmap - Organizational Chart - Image Search - Image Line Chart - Inserting gadgets

Por ejemplo, interesante la funcionalidad de 'motion chart', para mostrar gráficos interactivos u otras de velocimetros y mapas de calor.
Pero esto es lo mejor.... la facilidad para que toda una comunidad de usuarios añada gadgets...




Otra ventaja es la facilidad para acceder desde dispositivos moviles:



A esto tenemos que añadir, la iniciativa que esta llevando a cabo Panorama (la ya veterana compañía de Business Intelligence de origen israelí, tradicionalmente muy unida al entorno Microsoft). De hecho, el servidor OLAP de Microsoft esta basado en un producto que compró a Panorama, allá por el 1996 (cuando tenía el nombre clave de Platón). Tras la adquisición de Proclarity por parte de MSFT, Panorama se quedó bastante descolocada y no sabíamos si iba a ser facil presa de otras compañías o aportaría por algunos cambios. Este último es interesante (se han pasado al otro bando). Han montado un blog para ir dando las novedades que aportar en las Hojas de cálculo de Google.

Ver blog. Panorama ha llegado a un acuerdo con Google, para añadir funcionalidades de BI a us herramientas. Para empezar, ya tenemos Pivot Tables con las que jugar.

Si lo quieres probar, solo tienes que abrir una hoja de calculo de Google, ir a insertar e incluir una Pivot table.

Mas informacion:
Como funciona?
Eco de la noticia en el nuevo y prometedor blog, Analisis BI.
Start Pivot Table Tutorial



Ahh... entre los planes de Panorama esta extender las API´a Google Analytics, Adwords, crear templates...
Aunque tienen su producto comercial (Novaview), en el que se basa, el gadget.... es totalmente gratuito.

martes, 25 de marzo de 2008

¡Que inventen ellos (mis clientes)!

El proceso de innovar y llevar con éxito nuevos productos al mercado debe superar una paradoja: las empresas innovadoras necesitan entender lo que los clientes necesitan pero a éstos les puede resultar difícil articular esas necesidades.

De ahí la gran variedad de métodos de investigación de mercados que los innovadores aplican, muchos de ellos específicos para situaciones de innovación radical. Algunos de estos métodos, tales como los programas sistemáticos de visitas a clientes o el diseño empático tienen por objetivo no sólo pulsar las opiniones de los usuarios (lo que estos dicen), sino entender sus necesidades a través de la observación de su contexto, el uso que hacen de los productos, cómo resuelven las limitaciones de estos, etc. (en definitiva, lo que los usuarios hacen).

Estos análisis muestran repetidamente que muchos productos son inicialmente concebidos –e incluso prototipados- por los propios clientes y que el potencial innovador de los usuarios en muchos sectores es cada vez mayor. Así que ¿por qué no aprovecharlo? ¿Cómo liberar ese potencial y ayudar a los clientes a que inventen ellos?

Uno de los mayores expertos en este tema es el catedrático del MIT Eric von Hippel, que en su libro “Democratizing Innovation” postula que la innovación está experimentando un proceso de democratización, en el sentido de que los usuarios de productos y servicios son más capaces de innovar por sí mismos, y que esa innovación centrada en el usuario ofrece enormes ventajas frente a la innovación centrada en el fabricante que ha sido la tónica durante cientos de años.

Unos de los enfoques más conocidos de innovación por parte de los usuarios y del que von Hippel fue pionero es el análisis de lead users. Los lead users son usuarios propensos a innovar porque van por delante de las tendencias de su mercado y tienen necesidades más avanzadas que las del usuario medio. Por ello, se beneficiarían significativamente de la aparición de soluciones a esas necesidades.

Los lead users pueden encontrarse en las fronteras más avanzadas de un mercado dado o en mercados relacionados que experimentan problemas similares pero en una forma más extrema. En muchas ocasiones, los lead users han desarrollado soluciones completamente nuevas para resolver sus problemas; en otras sólo son conscientes de esa necesidad, pero ese conocimiento del problema hace que su experiencia sea muy valiosa.

La noción de lead user recuerda a la de early adopter, pero no son lo mismo: los early adopters son los primeros en usar un nuevo producto; por el contrario, los lead users se enfrentan a la necesidad de productos que todavía no existen en el mercado.

La metodología de investigación con lead users fue desarrollada por von Hippel en colaboración con la empresa 3M y se compone de una serie de fases que convierten la difícil labor de crear productos innovadores en una tarea sistemática de identificar a los lead users y aprender de ellos (en la página web de von Hippel hay una serie de tutoriales en vídeo). Sin embargo, a pesar de estos avances la innovación es difícil porque entender las necesidades de los usuarios es un proceso costoso e inexacto, sobre todo por la evolución hacia “mercados de un cliente” y a unas preferencias de usuario cada vez más complejas, cambiantes y difíciles de articular.

Por eso en los últimos tiempos algunas empresas están reinventando el proceso de investigación de mercado y desarrollo de producto, equipando a sus clientes con herramientas para que desarrollen sus propios nuevos productos. Un ejemplo fue la industria de desarrollo de chips a medida, que experimentó una revolución cuando algunos fabricantes pusieron a disposición de sus clientes un conjunto de herramientas software que les permitían diseñar, simular y validar nuevos circuitos antes de encargar su fabricación.

Según von Hippel, este enfoque beneficia tanto a los clientes como a los fabricantes al mejorar y acelerar el proceso de desarrollo del producto (que sigue siendo un proceso de aprendizaje iterativo pero que ahora pasa a realizarse en casa del cliente, con la consiguiente eliminación de problemas de comunicación). Además, este enfoque puede permitir a los proveedores hacer negocios con clientes pequeños que de otro modo serían dificiles de alcanzar, a la vez que se mejora el servicio a los clientes más grandes y prioritarios.

Por cierto, Eric von Hippel hace honor a alguna de sus ideas sobre comunidades de innovación y la versión PDF de su libro es gratis (bajo licencia Creative Commons).

Que son los Spreadmarts?

Se trata de un ocurrente y muy descriptivo termino que la gente de TDWI, ha establecido para definir todos aquellos sistemas que han creado o mantienen ciertos usuarios de una organización, que generalmente se basan en Excel, Access u otro tipo de Cuadro de Mando realizado de forma manual y que cumple con muchas de las funciones de un Data Mart o Data Warehouse, como extraer la información, crear y definir metricas, formatearlas, etc…

También son conocidos como data shadow systems, human data warehouses, o IT shadow systems.

Reasons for Spreadmarts

La cuestión es que estos sistemas son los llamados ‘fuera de la ley’. Es decir, existen y son utilizados profusamente fuera de las decisiones de los responsables de cada una de las áreas de la empresa, fuera de toda organización, coordinación y seguridad… por lo que a larga representan un grave peligro.

Por ello, los Spreadmarts presentan alguno grandes riesgos:

- Inconsistencia de la información vista. Dado que cada usuario se monta sus propios sistemas, el acceso a los datos a podido pasar varias transformaciones no centralizadas, produciendo información variada y, por tanto, incorrecta.
- Perdida de tiempo. Los analistas dedican mucho tiempo a hacer tareas que no son las suyas, lo que conlleva a una gran gasto en terminos de productividad para la empresa.
- Se incrementa el riesgo: Se forman islas de información con todos los riesgos que conlleva.

Algunos ejemplos.

o Los usuarios a menudo entran los datos a mano, lo que implica muchos errores.
o Es practicamente imposible que un Spreadmart pueda evolucionar para ser utilizado en grupo o por un departamento.
o Si los usuarios construyen queries mal hechas, el resultado es que los datos con los que toman decisiones serán incorrectos (aunque no lo sepan)
o Suelen usar macros que ningún otro usuario conoce o copia cuando pasan a ser usadas en otras aplicaciones o entornos.
o No hay singún sistema de auditoria o seguimiento para saber que, quien y cuando ha hecho modificaciones.
o Pueden desaparecer por la falta de mecanismos de copia y seguridad. (Excel Hell)

Ha llegado hasta nosotros un documento muy interesante elaborado por TDWI, que os podeis descargar desde aquí:
Contiene información verdaderamente útil que todo responsable en la toma de decisiones, tanto de IT, como de Finanzas, Comercial o Dirección debería leerse, si no quiere incurrir en graves errores que pueden lastrar a su empresa.

martes, 18 de marzo de 2008

Encuesta sobre como organizar sus soluciones de Business Intelligence

El número de empresas que invierte en iniciativas para organizar sus soluciones de Business Intelligence se encuentra en constante crecimiento. Sin embargo, sigue siendo difícil encontrar informaciones fiables y consejos para la toma de decisiones real. El objetivo de la encuesta “Organización de BI” de BARC consiste en proporcionar esta información. Todos los usuarios de BI están invitados a participar en esta encuesta. Los participantes recibirán un sumario gratuito de los principales resultados, revelando información muy valiosa para proyectos e iniciativas BI con éxito.
BARC donará 1 Euro por participante a la Ayuda Alemana para Lepra y Tuberculosis a fin de ayudar a las personas que padecen de estas enfermedades.

Si quieres participar en la encuesta la direccion es http://survey.2ask.de/4047c54c8fd114ff/survey.html

miércoles, 12 de marzo de 2008

Cognos anuncia su nuevo Blueprint de Consolidación de Grupo y Reporting Corporativo

La nueva solución de la multinacional está diseñada para ayudar a los departamentos financieros a renovar y mejorar los procesos de cierre, consolidación y reporting.

La compañía Cognos, especializada en Businnes Intelligence y gestión del rendimiento corporativo, ha querido seguir invirtiendo en su apuesta por la gestión del rendimiento financiero con el lanzamiento de su nuevo Blueprint de Consolidación de Grupo y Reporting Corporativo (GCCR), que tiene por objeto ayudar a los departamentos financieros a renovar y mejorar los procesos de cierre, así como los de consolidación y reporting.

El nuevo Blueprint de Rendimiento de Cognos atiende el desafío de facilitar continuas prácticas de mejora del rendimiento mientras se cubren eficazmente demandas de conformidad y reporting externo bajo los Estándares de Reporting Financiero Internacional (IFRS).

El Blueprint de Consolidación de Grupo y Reporting Corporativo (GCCR) amplía la solución Cognos 8 Controller mediante el suministro de plantillas para los procesos IFRS, así como aquellos específicos de la UE .Además, los clientes tienen la posibilidad de modificar y adaptar el blueprint para cubrir sus requisitos específicos de consolidación.

“Con demasiada frecuencia, la información de rendimiento financiero no llega a tiempo para el reporting corporativo o para que los responsables de la toma de decisiones de negocio puedan utilizarla eficazmente”, explica Eva Mier, responsable Preventa de Consolidación en Cognos España.

Jaspersoft y Noetix lanzan una solución BI específica para usuarios de la suite E-Business de Oracle

La solución permite a los usuarios simplificar el autoservicio de reportes y de inteligencia de negocio.

Jasper4Oracle E-Business Suite ofrece un amplio conjunto de metadatos, además de la entrega de propuestas empresariales para las aplicaciones de la base de datos de Oracle que en conjunto proporcionan a los clientes de la Oracle E-Business Suite una solución intuitiva y asequible.

NoetixViews descubre automáticamente las configuraciones específicas de un cliente dentro de la Oracle E-Business Suite, descifra el laberinto de las relaciones de datos y crea una base de datos con los diferentes puntos de vista. Luego la JasperSoft Business Intelligence Suite lee esta base de datos y ofrece puntos de vista intuitivos al usuario final.

De esta manera, la base de datos compleja queda convertida en opiniones sencillas que pueden ser utilizadas por los empleados, los cuales podrán crear hábitos operacionales e informes especiales.

LucidEra Announces Business Analytics-as-a-Service for Oracle Order Management

White Paper : The Performance Manager: Turning Information into Higher Business Performance
This white paper examines the partnership between decision makers and the people who provide them with information to drive better decisions. It offers suggestions for multiple decisions areas, taking into account the need to not only understand your data, but also plan and monitor your performance. Download


LucidEra today announced LucidEra for Oracle Order Management, an on-demand analytic application for customers of Oracle’s traditional on-premise transactional applications. This new solution gives these customers the ability to unlock valuable ERP sales bookings and backlog data and eliminate bottlenecks in the bookings-to-shipment process. LucidEra for Oracle Order Management is part of today’s LucidEra Winter ‘08 release.

“LucidEra is offering a path to software-as-a-service (SaaS) for Oracle applications customers,” said Dave Krauthamer, Managing Partner at Intelenex, a LucidEra On-Demand Consulting Partner. “The ability to deliver simple, yet dynamic analytics on booking, billing, backlog and discount information without having to build, manage, and maintain a complex IT infrastructure is being very well received. We’re excited to be partnering with LucidEra to deliver greater value to our joint customers.”

LucidEra for Oracle Order Management provides sales, finance, and operational managers the power to unlock the valuable information contained within their order management system. Using the power of on-demand analytic applications, Oracle Order Management customers can quickly and easily gain insight into bookings, billings, backlog, and discounts. This enables managers to identify trends in sales fulfillment and on-time delivery performance so they can intervene and correct any emerging issues before real problems occur. In addition, discounting analysis lets employees identify discounting trends that eat into their profit margins.

"Driven by technology innovation and profound customer success, business analytics delivered as a service is taking hold in the market and taking the guesswork out of effectively managing your sales pipeline and your order-to-billing cycle,” said Ken Rudin, CEO and co-founder, LucidEra. “Because the long and difficult road through the data warehousing process can be prohibitively expensive and extremely difficult to maintain, most organizations are sitting on a virtual goldmine of sales and finance information that could have an immediate and positive impact on their bottom-line. With LucidEra for Oracle Order Management, organizations can improve their operations by harnessing the power of our on-demand business analytics without any of the traditional IT infrastructure headaches.”

The LucidEra Winter ’08 versions of LucidEra Enterprise, LucidEra for Salesforce.com, and LucidEra for Oracle Order Management are available this month. Pricing ranges from $1900 to $3900 per month depending on the edition and your data volumes.

Cognos and SPSS Announce a Complementary Software Partnership

SPSS Inc. a provider of predictive analytics software and Cognos, an IBM company and a provider in business intelligence and performance management solutions, recently announced a complementary software partnership to provide integration between IBM Cognos 8 BI and SPSS Predictive Analytics technology. Cognos customers can easily extend the value of Predictive Analytics outcomes to decision-makers across the enterprise to rapidly identify, evaluate and confidently pursue new market opportunities.

As part of the agreement, SPSS and Cognos will undertake joint go-to-market plans with special emphasis on driving Predictive Analytics in industry areas such as risk management for financial services and insurance, campaign effectiveness and product placement in retail and manufacturing, and sales effectiveness for life sciences. Integration with SPSS Predictive Analytics technology will extend Cognos’ powerful performance solutions and help enterprise customers anticipate and respond to changes in market conditions, risks and customer behavior.

“With Cognos, we can now easily monitor and analyze our current and historical performance. Tightening the integration between SPSS and Cognos software will allow us to more easily forecast and predict our future performance, especially around important issues such as student attrition,” said Nikita Atkins, Director of Performance Indicators, University of Wollongong. “We’ll be able to take advanced statistical models and push them out to decision makers with IBM Cognos 8 in a format that they already use and understand. This integration of the historical perspective with predictive outcomes will be invaluable to decision makers.”

Choosing a BI Architecture for Mobile Devices

By Rado Kotorov, Ph.D.

For years we have been hearing about "consumer BI," "pervasive BI," and "BI for the masses." Whichever term you use, it's clear that the focus has shifted from BI professionals (who need complex tools to create and analyze information) to rank-and-file workers (who simply want to access BI content in intuitive ways).

Today, that often means accessing information while away from the office. Many people are beginning to use mobile phones and laptops almost interchangeably, and by 2011, 50 percent of mobile phones are expected to be smart phones (see Note 1).

As those phones become capable of displaying rich Web content, mobile workers are seeking more extensive access to corporate data. If you can send e-mail, watch movies, and browse the Web on your phone, why not check the status of an order as well? How about filing expense reports, reporting sales results, or updating an inventory control system?

Of course, like any emerging technology, mobile BI raises as many questions as it answers:

* Which technology will best suit an organization's needs?
* Will the new technologies complement existing investments or render them obsolete?
* Will users flock to the new solutions to justify the investments?
* What is the total cost of owning and operating mobile BI solutions?

Consumers want consistency, device-independence, and uninterrupted access to content. IT pros want solutions that work with existing hardware, software, and networking standards.

Meeting both sets of needs requires a robust BI platform that can deliver tailored solutions -- ideally, a platform that can work with any device, both online and offline.

Competing BI Architectures There are currently two approaches to mobile BI deployments: thick-client and thin-client.

Thick-client deployments run special software on each type of mobile device, fed by special servers that manage the interactions with those devices. The client-side software controls how content is displayed. This was an important factor in the early days of mobile browsers, when each device displayed content differently. However, it is less important today.

Most BI vendors offer thick-client solutions, with different client software for the different mobile devices. These approaches work well for organizations that have standardized on a relatively small number of mobile devices. However, the growing diversity of operating systems (OS) -- all of which require unique client-side software -- could make this approach difficult to sustain for organizations that lack standards for the devices people use.

Thin-client architectures rely entirely on Web technologies to deliver mobile applications. No additional technology investment is required, and there is no risk of client-side software becoming obsolete. There is no need for additional servers, and no unique client-side software or upgrade costs. The drawback is that all content cannot be delivered to all browsers.

With the release of the iPhone, Apple has upped the ante by leveraging a Web-based Safari browser to deliver all applications. This means users can take advantage of the same Web-based applications that they use on their desktops, eliminating the need for dual devices for many employees. Apple does not allow developers to install applications on this platform for security reasons and because the iPhone uses the Web as a delivery mechanism. Thus, thick-client solutions won't work for this device.

Content Considerations

Regardless of which architecture you choose, since the memory and the processing power of most mobile devices cannot match that of a laptop, it is critical to deliver only the most relevant information. If the content is too difficult to read or the BI application is too difficult to use, end users will reject it.

I like to use an average-size post-it note as a model, which translates to about 7 rows of data by 4 or 5 columns of measures. Users should be able to select what they need, then drill down to obtain details.

The screens on smart phones are ideal for mini "scorecard-type" reports, from operational summaries and sales results to inventory reports and account statements. In the case of the iPhone, an advanced zoom function can accommodate dashboards as well.

But displaying reports and alerts is only half of the BI equation. To realize the full potential of a mobile business intelligence solution, users need to be able to perform analytics. True analytics means being about to explore BI content to identify trends, uncover anomalies, and discover hidden truths.

Some BI vendors have created "active reporting" technology that combines data and interactive capabilities into a single HTML. This is the foundation for "active dashboards" that pack a lot of information into a very small space. An associated payload of data enables users to display charts and tables using the zoom function of the browser. Users can perform analysis and forward their findings without any network or device constraints.

BI vendors are also taking advantage of Web 2.0 technologies such as AJAX, which makes Web pages more responsive and keeps users engaged. Gartner predicts that by 2010, 80 percent of software applications will be AJAX-enabled, and 30 percent of applications will be Rich Internet Applications (RIAs) -- Web applications that have the features and functionality of traditional desktop applications (see Note 1). RIAs typically transfer the processing necessary for the user interface to the browser or Web client, such as the Flash player. While RIA applications are already portable (they can be emailed, embedded in PowerPoint, etc.) the convergence of the Flash Player 9 and the Flash Lite (the player for mobile devices) into a single player, will make RIA accessible from any device. Additional benefit is that they will share the same development environment and user experience.

Following Apple's Lead

In practice, security, usability, and your legacy equipment will ultimately determine which mobile BI architecture to choose. Given the resiliency of the Web and the momentum of the iPhone, I'm betting on thin-client solutions that can work interchangeably in any Web browser on any device.

A thin-client, active reporting paradigm based on Web 2.0 concepts improves efficiency, facilitates collaborative decision-making, and positively impacts the entire enterprise in a number of ways:

* By minimizing the number of report requests sent to IT: users have the ability to access and manipulate the underlying data on their own
* By reducing network traffic: data can be transformed again and again, without repeated connections, and reports can be manipulated while in disconnected mode
* By simplifying distribution: sophisticated reports can be packaged and sent to anyone, including people outside the firewall
* By expanding analysis; the easy to use interface encourages analysis by individuals not highly skilled with spreadsheets

As enterprise and mobile applications converge, users will demand consistency, from desktops to cell phones. Forward-looking BI vendors will be there to meet their needs.

Note 1: Gartner Conference, Orlando, Florida, October 2007.

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Rado Kotorov, Ph.D., is technical director of strategic product management at Information Builders. You can reach the author at Rado_Kotorov@ibi.com

lunes, 10 de marzo de 2008

Sobre Data Warehouse Lifecycle Management (DWLM)

Hay veces que nos olvidamos que en la base de cualquier sistema de Business Intelligence existe un data warehouse. ¡Hombre, qué exagerado me dirás! Pero es que al final de lo único de lo que tienen constancia nuestros usuarios es de la parte final. Traducción: del reporting, de los cuadros de mando, de los mapas geográficos, del análisis OLAP, del balanced Scorecard,…

A veces incluso podemos caer en el craso error que un sistema Business Intelligence es un simple proyecto cerrado que una vez terminado se queda en un lugar sin sufrir ningún cambio. Y sin embargo, ¿no es cierto que nuestra organización evoluciona? Entonces, tal cual debe pasar con nuestro sistema BI para que refleje nuestra organización. Deberíamos tener un Business Intelligence Lifecycle Management (BILM). Sin duda, es un aspecto a tener en cuenta.

Ah, atención no penséis que loa acrónimos son en balde. La economía del lenguaje es importante una vez introducidos los conceptos.

Pero vayamos en la dirección de lo que quería hablar. Me gustaría centrarme en el corazón de un sistema BI: en el data warehouse.
A este nivel, estaremos hablando de Data Warehouse Lifecycle Management (DWLM).

Pongámonos en contexto. Hemos ya terminado nuestro primer proyecto de BI en nuestra organización. Ello se ha traducido en que una de nuestra áreas se realiza una explotación correcta y beneficiosa de la información. El éxito de este primer hito nos impulsa con brío y como CIO decidimos continuar con una siguiente fase mucho más ambiciosa. Queremos que un tanto por ciento importante de las áreas de nuestra organización entre en el segundo proyecto y que toda la información este conformada y conforme con la evolución de nuestra organización.

Llegados hasta este punto debemos mirar atrás un momento. Tenemos un data mart que evolucionará a un data warehouse. ¿Cómo continuará ofreciéndonos el rendimiento actual? ¿Cómo se podrá conseguir cruzar la información? ¿Cómo se debe plantear la evolución de sistema existente?

Estamos hablando sin duda alguna de:

* Cuál debe ser la arquitectura del data warehouse: por ejemplo, es necesario tener un DW central y un data mart por cada departamento.
* Si es necesario o no el uso de tablas agregadas: hemos detectado unas consultas más lentas de lo normal, hemos identificado las consultas típicas.
* Si es necesario el uso de Raid

Uhm, quedémonos un momento en el uso de RAID en DW.

El rendimiento a nivel I/O es uno de los aspectos importantes en el diseño de un data warehouse. Esto contrasta con lo que sucede para los sistemas OLTP donde el cuello de botella potencial depende de los patrones de acceso y la carga de trabajo del usuario. Por definición:

* Cuando un sistema presenta restricciones a nivel I/O, se dice que está limitado o tiene un cuello de botella I/O.
* Cuando un sistema presenta restricciones a nivel de CPU, se dice que está limitado o tiene un cuello de botella CPU.

Los arquitectos de bases de datos frecuentemente usan sistemas RAID (Redundant Arrays of Inexpensive Disks) para evitar cuellos de botella I/O y proporcionar una mayor disponibilidad de datos. Existen múltiples implementaciones RAID algunas de ellas consistentes a nivel de mejoras por parte de fabricantes para superar defectos propios de diseño.

En definitiva existen muchos aspectos que debe tenerse en cuenta. ¿Los tenemos?

Data Mining en tiempo real

Realmente creo, que una de las mayores aplicaciones de la minería de datos en tiempo real es el mundo online. Hay que ofrecer al cliente, en décimas de segundo, un anuncio, una promoción, etc.. en base a lo que esta consultando o comprando. Dos ejemplos muy famosos:

* La publicidad contextual de Google. En una página que quieres que tenga este tipo de publicidad, solamente tienes que insertar una llamada a un código de google, pasando muy pocos parámetros, entre ellos tu ID de usuario del servicio.... y en cuestión de 1 o 2 segundos realiza consultas que incluyen:
o Análisis del idioma de la página, para realizar la publicidad en el mismo idioma.
o Recorre el texto de toda la página en busca de palabras clave, que son las que los anunciantes han comprado para salir. Aquí hace análisis de cuantas veces ha salido el anunciante, si para la próxima vez saldrá otro, si ha llegado al cupo etc...
o Diferentes parámetros que el cliente de la página ha indicado, como por ejemplo, que los anuncios nunca pueden ser de este anunciante o de este otro, o que la temática no puede ser una determinada.
* Las ventas cruzadas de Amazon. Amazon siempre ha sido un referente en Internet a la hora de vender productos. Desde hace mucho tiempo, contextualiza la experiencia del usuario con diferentes técnicas:
o Venta cruzada. Siempre cuando estas viendo la ficha de un libro te recomienda otro haciendo un pack de precio, con el histórico de libros que otros usuarios se han llevado juntos en el pasado.
o Oferta personalizada. Si tu has estado viendo un libro de una determinada temática o en el pasado has adquirido un tipo de libro, todos los anuncios que te ofrece la página están personalizados para tus gustos, siendo así inmensamente más efectivos.

En el mundo off-line, ahora mismo recuerdo por ejemplo, los vales descuento o promociones de los supermercados Caprabo. Cuando realizas una compra, pasas tu tarjeta cliente (hace muchos años que la tienen), y en ese mismo momento, una pequeña impresora que tienen, imprime los descuentos y promociones basándose en tu historial de compras y en la propia compra realizada en ese momento.

Analizando un poco lo dicho, veamos que implica todo ello:

* Implicaciones tecnológicas. A la vista está, que hace falta mayor logística para dar cabida al DM en tiempo real. Si el Caprabo ya no podía imprimir con anterioridad los cupones, si no que tuvo que poner impresoras en todas las cajas de cada supermercado. De igual forma tanto google como Amazon, tienen unas súper-máquinas, que indexan contenido en cuestión de décimas de segundo. Está claro que este sistema requiere una estructura mucho más compleja y cara.
* Rendimiento: Inmediatez para todo. Necesitamos que el sistema analice lo que pasa en ese momento (página web, compra) y nos diga que es lo que más interesa promocionar a la empresa.
* Impacto con otras aplicaciones: El hecho de realizar DM en tiempo real, hace que posteriormente haya que realizar un análisis de la efectividad del mismo, para poder ir ajustando algunos parámetros, por tanto todas estas aplicaciones requieren un buen trabajo de análisis posterior para que tengan efectividad y se puede hacer un análisis del retorno de la inversión.
* Requerimientos: De entrada necesitamos un historial de clientes y transacciones con unos identificadores (usuarios web, tarjetas cliente). A partir de ahí realizar un primer análisis de minería de datos y ver que variables nos interesan para estos casos. Quizás tengamos que variar nuestros sistemas para recoger nuevas variables o hacerlo de diferente manera. Es evidente que todo esto requiere el apoyo de una gran BD rapidísima, con acceso directo desde todos los puntos de cliente. Como hemos visto, el sistema también requiere dinamizar la salida de la información. Si antes podíamos dar vales y promociones “estáticas”, ahora hemos de buscar alternativas, como el hecho de poner impresoras o paginas que se construyen en ese mismo instante.

In-Database-Data Mining

Entendemos por in-database-data mining a los servicios ligados al gestor de base de datos. Es el propio motor relacional el encargado de implementar los servicios de modelización, validación y aplicación.
Tiene por tanto una mayor escalabilidad y rendimiento. La arquitectura de estas aplicaciones suele tener dos niveles: servidor de datos y entorno de usuario.

Ventajas:

* Alto rendimiento y escalabilidad. Los gestores de base de datos hoy en día son verdaderos súper servidores y con gran futuro. Tienen compañías muy fuertes y consolidadas detrás.
* Gestión de los modelos en la propia BD. Tiene solo una importancia relativa. Comodidad.
* Fácil integración con los procesos. Depende el modelo de fuentes de datos seguido por la empresa puede ser un punto fuerte. Ayuda al camino para el éxito pero no es determinante.
* Interfaz basado en estándares. Buena ventaja. Siempre los estándares aportan fiabilidad y robustez. Creo que a largo plazo es lo que puede dar más confianza.
* Permite separar mejor los entornos de modelización y aplicación. La separación por niveles es positiva siempre, aunque frente a los entornos integrados es peor ya que estos incorporan tres niveles.

Inconvenientes:

* Puede aumentar la carga. Seria un problema muy serio que provocaría la ralentización de todos los entornos operaciones. Se podría superar montado una BD exclusiva.
* Más orientados al desarrollador de BD que al analista. Es un error común en todos los gestores de BD, que piensan que los proyectos empiezan por ellos y todo el mundo gira en torno a la BD. El analista tiene un punto de vista mucho más equidistante que el desarrollador y puede aportar mayor independencia.
* La información debe cargarse en la BD. Un paso más que como siempre puede traer complicaciones y problemas. No creo que tenga mucha importancia.
* Enfoque reciente. El mercado a los inicios de una herramienta, da muchos tumbos… y es un peligro. Lo que hoy parece asentado, mañana es superado por otro. Siempre es más recomendable esperar.
* Detección compleja de problemas. Al estar integrado con la BD, siempre hay “puntos negros”, que no permiten tener todo el control de los procesos y puede llegar a desesperar.


Entre los principales fabricantes destacan IBM DB2 Data Warehouse edition, Oracle Data Mining, Microsoft SQL Server Analysis Services y Teradata TeraMiner.

Cuadro de Mando para seguir las elecciones 2008

Un gran ejemplo e iniciatica de Soitu.es (Nuevo diario digital que destaca por su diseño), para mostrar datos y estadisticas actualizadas via web. Lo mas parecido a un Online Business Intelligence que han hecho los medios españoles, muy encorsetados en el copy/paste y en la información estática. Para que nos vamos a engañar, en infografía se ha avanzado mucho, pero en Business Intelligence, muy poco.

Generaté tu propio Cuadro de Mando de las Elecciones !!!

A nadie le cabe duda de que este tipo de visualizaciones serán las que marquen la tendencia en la nueva web. Además, por aquello de fomentar el componente social y el Business Intelligence 2.0 se puede insertar el código del análisis solicitado, como veis que hemos realizado:



Los mejores blogs sobre Oracle OLAP y Essbase

Ultimamene se esta produciendo una tendencia muy interesante. Son los mejores ingenieros y desarrolladores de cada producto y tecnología los que están abriendo sus propios blogs, con lo que conseguimos mucho más estar a la última de lo que se esta moviendo. Además, tenemos un canal privilegiado con 'los que mas saben'.

Los más recientes que he visto son sobre Oracle OLAP y sobre Essbase (muy interesantes de seguir, pues durante largo tiempo fueron duros competidores y ahora todos estan bajo el mismo paraguas empresarial).

Blogs de Oracle OLAP:

Oracle OLAP Blog

Oracle OLAP blog, donde escriben algunos de los que mas saben del antiguo Express Server y ahora Oracle OLAP: Kevin Lancaster y Jameson White.
Además, viene un increible workshop en varios capitulos que han ido publicando.
En el Oracle OLAP page at the Oracle Wiki, Jameson ha dejado información muy util.

Blogs de Essbase (antes Hyperion):

Tim Tow Hyperion Blog

Look Smarter Blog

Tim Tow’s Hyperion Blog
“Look Smarter Than You Are, donde su autor hacer referencia al libro que ha escrito.

miércoles, 5 de marzo de 2008

Cuadro de Mando Bolivariano


Esto si que es un cuadro de mandos ....

El Datawarehouse y el Business Intelligence en Gobierno

El Datawarehouse y el Business Intelligence en Gobierno

  1. Introducción
  2. La interoperabilidad
  3. La calidad de los datos
  4. La Inteligencia de Negocios
  5. El riesgo de no hacer nada
  6. La Inteligencia Institucional
  7. Homologar la diversidad
  8. Conclusiones
  9. Bibliografía

Introducción

El Datawarehouse es un deposito donde se almacenan los datos que la organización utiliza para saber como esta funcionando. El almacenamiento de datos concentra mucha información proveniente de los procesos, de los sistemas operativos y financieros de los GRP’s y CRM’s entre otros.

El Datawarehouse es un componente del modelo de Bussines Intelligence, en cuya base se encuentra el almacén, la infraestructura conformada por la base de datos donde se integra toda la información; sobre él están las herramientas para presentar informes y hacer consultas; mas arriba esta la estrategia de inteligencia de negocios formada metodologías que se ciñen a las mejores practicas, la cultura organizacional y las habilidades de desarrollo con las que se cuenta para sacar mayor provecho de la infraestructura y de las aplicaciones.

La Inteligencia de Negocios consiste en convertir datos en información útil, en utilizar datos para conocer el desempeño de una organización. Él vinculo entre la inteligencia de Negocios y la tecnología es fundamental, porque es la zona donde se traducen los datos en información útil para la organización. Es un puente que transforma, depura e integra datos.

Los Fracasos

La mayoría de los fracasos se debieron a que las organizaciones adoptaron una perspectiva equivocada: lo vieron como un asunto tecnológico y no como un asunto institucional. Las personas que estaban a cargo de las tecnologías de la información propusieron hacer un Datawarehouse "Lo Construimos y se lo entregamos a la Empresa"

En segundo lugar, muchos buscan solucionar demasiados problemas de un solo golpe, en lugar de alcanzar la madurez con las aplicaciones, las herramientas y la metodología.

Un tercer problema esta relacionado con la persona que autoriza el financiamiento, Puede irse de la organización y entonces alguien puede decir: "¿Por qué estamos gastando esta cantidad de dinero?" No entiendo, el presupuesto se está acabando y tengo otras prioridades.

El cuarto problema surge con el cambio de requisitos

Finalmente esta el tema de la falta de capacitación de los usuarios. Aunque en teoría haya un buen DataWarehouse y se hayan implementado exitosas herramientas en sus aplicaciones, si no se capacita a los usuarios para que utilicen los datos para tomar decisiones, jamás lo usaran y todo mundo acabara diciendo que no sirve porque no añade valor le dará la espalda y dirá que fue un fracaso.

La interoperabilidad

El Datawarehouse puede ser utilizado para incorporar y reunir la información de todas las dependencias y conformar así una visión integral de la operación de la institución.

Los datos se encuentran en múltiples sistemas; hay que traducirlos a un idioma común, es decir; hay datos que generan el procesador central, el GRP, el CRM y todos están en un lenguaje distinto.

La calidad de los datos

El mejor indicador de que los datos cuentan con suficiente calidad es que sean susceptibles de ser utilizados por la organización, pero las tecnologías de la información no pueden decidir cual es el nivel de calidad necesario que deben tener los datos.

Es la parte directiva de la institución la que debe indicar cuáles son las metas de calidad que deben tener los datos, y por lo tanto deben especificarlos y luego dar la instrucción para que se desarrollen en esa dirección, si estos desarrollos se dan desde la perspectiva de toda la organización, si hay alguien que realmente dirija el proyecto desde un punto de vista integral, la eficacia del Datawarehouse se multiplicara y encontrara éxito.

Los gobiernos deben aprender a administrar información y crear conocimiento

El volumen de información que se produce ha crecido tanto, que la eficiencia en el manejo de los factores de la producción depende cada vez más de la manera en que se administra y planifica el ciclo de creación y utilización de la información. La información es una activo, pero su utilización no esta ligada a los procesos que la generan: se produce en un tiempo y lugar distinto al de su utilización y aplicación, por lo que su valor esta determinado por quien la usa, y no por quien la produce. Los gobiernos no están exentos de esta situación.

En el Reporte Mundial del Sector Publico de 2003, la Organización de las Naciones Unidas (ONU) indica que uno de los factores clave para el éxito de los e-gobiernos es que los gobiernos aprendan a administrar información para crear conocimiento. Dicho de otro modo: para que los gobiernos generen valor público deben utilizar eficientemente la información, esto es, información que genere conocimiento.

Los gobiernos son el mayor, retenedor y proveedor de información, y agrega que en un mundo globalizado donde los mercados enfrentan una creciente competencia, la innovación es más importante que la

Productividad o la eficiencia en costos, y que tanto los individuos como los gobiernos no solo tienen que resolver nuevas ecuaciones para alcanzar sus objetivos, sino que estas ecuaciones contienen un porcentaje cada vez mayor de variables desconocidas. Este entorno exige que los gobiernos eleven su capacidad para administrar información y crear conocimiento; de lo contrario enfrentaran una situación de abundancia información y déficit de conocimiento.

La Inteligencia de Negocios

Para enfrentar este reto los gobiernos, implantan complejos sistemas de información gracias a las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). Él desafió es que las instituciones implementen estrategias de administración de información y creación de conocimiento que combinen herramientas tecnológicas, procesos aplicaciones y mejores practicas. Una estrategia de esta índole pondrá a prueba, típicamente, a la organización en su conjunto: su gente, su cultura organizacional, sus procesos y aplicaciones que generen información, y su infraestructura tecnológica.

Las estrategias encaminadas a resolver los problemas de administración de información y creación de conocimiento se encuadran bajo el concepto de inteligencia de negocios o BI por sus siglas en ingles (Bussiness Intelligence).

En México los gobiernos hacen esfuerzos para que cualquier persona y en cualquier momento disponga de información publica, pero se hace cada vez más evidente que nuestra sociedad requiere, mas bien, no solo el acceso a la abundante información publica, sino que sea confiable y precisa, lo que significa confiar en la fuente que provee esa información.

El gobierno esta obligado a realizar una serie e esfuerzos que tendrán una alta probabilidad de fracaso si no se reconoce que la incumbencia en el tema no es solo de las áreas informáticas y/o tecnológicas, sino de toda la organización.

El reto no es resolver el problema tecnológico de múltiples bases de datos, sino de resolver el problema estructural que consiste en la abundancia de información y de la falta de conocimiento al interior de las instituciones.

El riesgo de no hacer nada

La compleja política y la escasez presupuestaria que enfrentan los gobiernos en México exigen que los proyectos de BI. Sean evaluados tanto por los beneficios que representan como por el riesgo de no llevarlos a cabo. Por esto, lo más recomendable es que las estrategias BI se aborden bajo el enfoque mixto de maximización de beneficios y minimización de riesgos. Las estrategias deben maximizar la eficiencia en el manejo de la información y la eficacia de los procesos y aplicaciones; pero al mismo tiempo deben minimizar el riesgo de la rigidez institucional motivada por la inexistencia de información accesible para generar los conocimientos necesarios, así como el riesgo de tener procesos y sistemas redundantes.

La Inteligencia Institucional

No es lo mismo Inteligencia de Negocios que la Inteligencia Institucional porque los indicadores para medir el desempeño de las organizaciones en cada caso no son iguales

"La información es el capital más valioso de toda organización"

La Información sobre el desempeño de una organización es la única fuente para evaluar su funcionamiento, y la herramienta primaria para planificar su futuro. Sirve para medir la eficiencia de las inversiones y su retorno en beneficios para corregir oportunamente los posibles errores y desviaciones, y permite generar un ciclo virtuoso de ejecución y evaluación permanente, siempre ligado a la operación diaria de los programas de trabajo.

Esta actividad no quedó restringida al mundo empresarial. Para la administración pública se creo el concepto Inteligencia Institucional, que gana en precisión y pertinencia al advertí en su desarrollo las complejidades y rasgos característicos de la tarea gubernamental.

La diferencia más importante entre la Inteligencia de Negocios y la Inteligencia Institucional es la medición del Retorno de Inversión (ROI por sus siglas en ingles). Para las instituciones gubernamentales, el ROI no es únicamente un balance de resultados financieros. Su medición tiene indicadores tales como: más y mejor educación, más y mejores empleos, o reducción de la pobreza, por citar algunos ejemplos. De ahí que los datos que sirven para medir el desempeño de los gobiernos no se encuentran en las oficinas públicas, sino en la calle, en las ciudades y pueblos, o de dicho de otro modo, en la satisfacción ciudadana y en una mejor calidad de vida para todos.

Una segunda gran diferencia entre la implementación de una estrategia de Inteligencia de Negocios y una Inteligencia Institucional, es la heterogeneidad de las fuentes de información. Para una empresa, cruzar diferentes datos sobre su operación puede resultar complejo, pero cuando se trata de organismos gubernamentales las fuentes son mucho más diversas. El gobierno es la suma de una gran variedad de dependencias, organismos, empresas paraestatales, organizaciones sociales y ciudadanas, entre otras, que trabajan en distinto ámbitos territoriales.

Homologar la diversidad

¿Es posible entonces, homologar peras con manzanas? ¿Existe la herramienta tecnológica que haga posible cruzar datos tan diversos de Instituciones tan disímiles?

Conclusiones

El interés del gobierno en aplicaciones de Inteligencia Institucional se debe a que estas herramientas son capaces de integrar información proveniente de distintos sistemas. Las dependencias pueden tener datos dispersos tanto en sistemas tecnológicos avanzados como en programas elementales tipo Excel. Pero gracias a esta herramienta podrán extraer automáticamente la información relevante que requieren aquellos que tomen decisiones.

Construir herramientas de análisis

La información seleccionada y extraída de las bases de datos se presenta al usuario en su escritorio a través de pantallas dinámicas, con amplias capacidades para analizar y proyectarla de manera multidimensional, o bien, combinarla con distintos parámetros que arrojen mejores interpretaciones.

Medir el desempeño y los resultados.

Al provenir la información de las bases de datos operativas de la dependencia, el funcionario se asegura que esta conociendo información de la fuente original, sin "maquillajes" ni sorpresas en cuanto a sí veracidad, por su parte, el responsable de los datos sabe que únicamente podrá mejorar los resultados de su información si el conjunto de la institución mejora su desempeño.

Bibliografía

  • Jim Keogh, J2EE Manual de Referencia, Mc Graw Hill, Interamericana de México, SAU 2003
  • Mike Clark, Mark Waterhouse, Piter Fletcher, Web Services Business Strategies and Arquitectures, Ed. Wiley, 2004
  • Revista Politicadigital una publicación de NEXOS, Editorial NEXOS. Ejemplar 4, Pag. 79

Palabras claves

GRP. Generation Research Program

CRM. Customer Relationship Management (Administración de las relaciones con los clientes)

BI. Business Intelligence (Negocios inteligentes)

TIC. Tecnologías de la información y la comunicación

ROI. Return On Investment

Autor:

Sofía Mónica Rivera Victoria

Administración de Tecnologías de Información

Asesor:

Noel Jardiel Hernández Ayala

smrivera_2000[arroba]hotmail.com

Actualmente cursando la

Maestría en Administración de Redes y Telecomunicaciones

CONVERTIR DATOS EN INFORMACIÓN

CONVERTIR DATOS EN INFORMACIÓN? ¿CONOCIMIENTO EN ESTRATEGIAS? ¿CÓMO LOGRAMOS ESTO SIN TENER ACCESO A TODOS LOS DATOS QUE QUEREMOS, SÓLO LOS QUE NECESITAMOS, Y CUANDO LOS NECESITAMOS?

LA RESPUESTA ESTÁ EN LOS DASHBOARDS.

Cuando las herramientas de análisis y reportes para usuarios finales arribaron a principios de los 90´s, se creó la convicción de generar finalmente reportes personalizados, sin depender exclusivamente de los departamentos de sistemas.
La combinación de estas herramientas con las bodegas de datos, hicieron que los proveedores de software para Inteligencia de Negocios proclamaran que había llegado la era del “auto-servicio” para hacer Inteligencia de Negocios.

Sin embargo, la realidad se quedó corta frente a la promesa. El verdadero contexto que enfrentaron muchos de los usuarios, fue un entorno con herramientas muy difíciles de utilizar; otros encontraron que un solo reporte o varios presentados de forma desagregada realmente no eran el mecanismo que necesitaban manejar de forma eficiente para la toma de decisiones estratégicas. Los más avanzados hicieron un Doctorado en Excel para poder visualizar los complejos cubos multidimensionales, o para generar informes tabulares con tablas dinámicas, formulaciones, y macros para poder ir de lo macro a lo micro y tomar decisiones de forma acertada.

Afortunadamente una nueva ola de herramientas de Inteligencia de Negocios se encuentra en el mercado, las cuales empiezan con excepciones, se mueven al análisis, y generan reportes detallados cuando se requieren. Este tipo de herramientas son llamados “Dashboards” (tablero de comando integrado).

Un Dashboard, es una herramienta tecnológica capaz de entregar los datos que la mayoría de usuarios de nivel estratégico y táctico de las organizaciones requieren, pero sólo los que ellos necesitan y cuando los necesitan. En otras palabras existen usuarios de nivel estratégico y táctico que realmente no necesitan visualizar información que no sea útil al menos que se encuentre una excepción. Y si en determinado momento la hallan, pueden ir al detalle, de una forma rápida y eficiente.

Dashboard ejemplo

Figura 1. Dashboard generado en Panorama Novaview Dashboard donde se integran KPI (Indicadores claves de desempeño), informe tabular, informe gráfico, parte de un Business Score Card con capacidades de drilldown para cada uno de los indicadores.

Un Dashboard (tablero de comando integrado) enfocado a entregar información sobre el desempeño de una organización muestra la información por capas partiendo de lo micro a lo macro.

Capa Superior - Monitorear y mostrar Excepciones. La capa de arriba de un Dashboard de desempeño es un reporte visual de excepciones. Éste le permite a los usuarios tener una media docena de métricas en la pantalla para su fácil visualización (algunas veces no sólo son métricas, sino informes, documentos, textos con análisis, resultados de un proceso de minería de datos, si el dashboard es construido como un formato de portal). Normalmente las métricas (KPI-Key Performance Indicators) (indicadores claves de desempeño) son representadas por iconos visuales (semáforos, medidores de gasolina, termómetros), gráficos, o tablas que son actualizados dependiendo de las necesidades del usuario (minutos, horas, días). Las métricas ó KPI dan a los usuarios una rápida perspectiva del desempeño de los procesos o personas que ellos manejan. Cuando el dashboard es diseñado como un portal de conocimiento, este nivel superior es posible combinarlo con algunos KPI del modelo de Balanced Score Card (BSC) implementado en la organización.

Capa Media – Análisis y Exploración. En esta capa el usuario trata de responder las preguntas del por qué las excepciones que se presentaron en uno o varios KPI que se mostraron en la capa superior. En esta capa el usuario tendrá la posibilidad de hacer un análisis más avanzado arrastrando dimensiones y atributos hasta llegar a responder sus preguntas de las excepciones. Usualmente estas funcionalidades avanzadas son utilizando cubos multidimensionales (OLAP). Es importante vincular los KPI de la capa superior con la vista del cubo multidimensional de tal forma que se le entregue al usuario lo que él necesita del cubo.

Capa Inferior – Reportes y Datos Operacionales. Presenta informes planos con información detallada (un listado de facturas, un listado de órdenes de compra, una orden de compra, una transacción bancaria, etc). Aunque lo usual es que los usuarios de la parte estratégica y táctica tengan toda la información que para ellos es relevante en la capa media.
Los Dashboards hacen parte de las características de la nueva generación de herramientas de Inteligencia de Negocios (Next-Generation Business Intelligence, Febreary 8, 2005, Wayne W. Eckerson, Director of Research and Services of TDWI.) descritas por W. Eckerson y que a continuación se presentan algunas de ellas:
Basadas en Web. Provee facilidad de acceso, simplifica la navegación al usuario, y centraliza la administración.
Apariencia de Portal. Se conviertan en el sitio único de entrega de información y generación de conocimiento.
Visualización tipo Dashboard. Vaya de lo micro a lo macro, inicialmente muestre unos pocos KPI y dependiendo de las excepciones vaya guiando al usuario a encontrar las respuestas.
Integración a los procesos de negocios que se quiere hacer seguimiento de su desempeño.
Parametrización de la información por capas de tal forma que la parte estratégicas, táctica y operativa sea cada capa del sistema.

Bill Gates de Microsoft en un reciente email titulado “The End of Information Underload/Overload”, habla sobre la visión de Microsoft en el tema de Inteligencia de Negocios. Gates cree que los usuarios de la información de hoy están siendo sobrecargados con información con procesos y herramientas de software ineficientes. Él anota, que este caso está generando costos por pérdida de productividad al interior de las compañías. Este problema podría ser peor a través de los años considerando el volumen de datos generado día a día por las empresas. Hace referencia a la estrategia de Microsoft de producir software para Inteligencia de Negocios enfocado en productividad, colaboración, y optimización del flujo de trabajo con avanzadas opciones de visualización de información que ayude a los usuarios en las organizaciones a encontrar las excepciones en que se deben enfocar.

Analisis visual con Inteligencia de Negocio de Cognos

El tablero de instrumentos de Cognos Visualizer lo lleva
más allá del análisis tradicional: Gráficos de análisis
altamente intuitivos le permiten entender rápidamente las
actividades del negocio para así tomar decisiones
efectivamente.
TABLEROS DE CONTROL
Usted no tiene que mirar dentro del motor para saber si su
carro necesita gasolina o si su motor está con altas
revoluciones. Los indicadores en su tablero le dicen en una
sola mirada qué está funcionando normalmente y qué
necesita atención. ¿No debería ser posible que su negocio
corriera de la misma manera?
Los tableros de control del negocio le proporcionan
información rica y compleja en un formato sencillo y gráfico.
Condensan grandes volúmenes de información para mostrar
en una gran imagen, o presentan múltiples dimensiones de
manera simultánea para ayudarle a entender la complejidad
de los datos.
Los tableros de control simplifican datos complejos para
acelerar el entendimiento y darle advertencias importantes.
Las gráficas pueden mostrarnos las interrelaciones entre
medidas, y una combinación de datos que normalmente no
se combinan pueden resultar en una revelación.
ANALISIS VISUAL PODEROSO
Cognos Visualizer proporciona un poderoso análisis visual
para comunicar complejos datos de negocios de forma
rápida e intuitiva. Al ir más allá de simples gráficos de
pastel o de barras, usted puede ver y combinar datos en
una forma que le permita ver de forma inmediata áreas de
preocupación, tendencias, límites sobrepasados, cuotas
incumplidas, y otros indicadores.
Vistas en tableros de control: Cuando los datos
complejos son presentados en un formato visual sencillo
a nivel sumarial, usted obtiene en una sola vista las
tendencias y relaciones más significativas en los datos del
desempeño de su negocio. Cognos Visualizer acelera el
tiempo que toma entre capturar la información,
entender esa información y, lo más importante, actuar
sobre ella.
ANALISIS VISUAL CON INTELIGENCIA
DE NEGOCIOS COGNOS®
COGNOS VISUALIZER: TABLERO
DE CONTROL PARA UNA VISION
CRITICA Y RAPIDA.
¿Cómo preferiría visualizar información de ventas?
Los tableros de control no solo proporcionan datos
de manera visualmente atractiva – son datos que
conllevan poder.
“EN TERMINOS DE VISUALIZACION DE DATOS, COGNOS ESTABA POR ENCIMA DE LAS
OTRAS SOLUCIONES QUE EVALUAMOS.VISUALIZER NOS PERMITE ENTREGAR A LA
ADMINISTRACION DE JEPPESEN DATOS COMPLEJOS EN UN FORMATO UTILIZABLE Y
ENTENDIBLE”
~ Dave Fiack, Jeppesen
ANALISIS VISUAL CON INTELIGENCIA
DE NEGOCIOS COGNOS
Impactos visuales instantáneos:. Cognos Visualizer permite
que Usted vea los factores determinantes de su negocio
de una manera gráfica que le dejan mostrar sus datos de
negocio virtualmente en cualquier tipo de presentación:
múltiples tipos de tablas en 2D y 3D, mapas de sondeo
con colores codificados, reportes animados y mucho más.
Los mapas no necesitan ser geográficos. Clientes
automotrices pueden usar una imagen personalizada de
un auto para hacer un mapa de los reclamos de garantía
e identificar problemas de calidad. Una agencia de salud
del gobierno puede usar un modelo del cuerpo humano
para hacer un mapa de las heridas traumáticas más
comunes.
Despliegues agregados de datos: Dejándole a usted
combinar múltiples e incluso dispersas medidas del negocio
en virtualmente cualquier tipo de presentación, Cognos
Visualizer le permite crear secciones cruzadas entendibles
de su negocio. Viendo datos de ventas, inventarios y
recursos humanos de manera simultánea, usted puede
crear una conexión que usted no podría haber logrado al
mirar los mismos datos de forma separada.
Integración de inteligencia de negocios: Cognos Visualizer
puebla los tableros de control usando fuentes de datos de
BI existentes como los datos multidimencionales de
Cognos PowerPlay, hojas Excel, archivos dBase, archivos
planos y la mayoría de las bases de datos relaciónales.
Profundice a los detalles de apoyo en reportes
prediseñados, multidimensionales y en consultas ad hoc.
Exploración interactiva: Defina sus propios umbrales y
filtre sus datos no relacionados. Profundice de manera
instantánea en reportes que contengan mayor detalle.
Acérquese a áreas de interés y rote la visualización para
una perspectiva más fresca. Visite sitios Web relacionados.
En otras palabras, vea su información de negocios en la
forma más significativa para usted.
Comunicación estratégica: Sus iniciativas estratégicas
pueden incluir Six Sigma, Certificación ISO, manejo total
de la calidad (TQM), o su propia iniciativa interna. Siga
y comunique sus progresos usando los gráficos estadísticos
de Cognos Visualizer que miden media, moda, desviación
estándar, porcentajes y distribución de la frecuencia. Las
gráficas incluyen histogramas, termómetros, límites de
control y tendencia, todas completamente personalizables
con opciones de color, animación y disposición múltiples.
Creación pre-empaquetada: Crear los tableros de control
es rápido y sencillo, usando el amplio rango de opciones
de gráficas. No se requiere codificación hecha a la medida.
Capture Tendencias Significativas
En este tablero de control de gestión, la primera cosa
que usted podrá notar es que en los Estados Unidos, el
más grande mercado de su compañía, los ingresos se
han deslizado a neutro (amarillo). ¿Por qué?
• Una ojeada a la barra de producción le dice que
algunas líneas de ensamblaje no están trabajando a la
máxima capacidad.
• La tabla indicadora de Recursos Humanos muestra
un número aceptable de trabajadores en las líneas de
ensamblaje ¿Pero tienen ellos las habilidades correctas?
• Las entradas de solicitudes de los clientes están en
aumento. ¿Está esto afectando negocios de clientes
actuales?
Combinando datos en los tableros de control puede
resaltar asuntos y ayudarle a solucionarlos antes de que
se vuelvan problemas.
ANALISIS VISUAL CON INTELIGENCIA
DE NEGOCIOS COGNOS
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS DE COGNOS:
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA LA
EMPRESA INTELIGENTE
La inteligencia de negocios de Cognos entrega el marco de
trabajo que le permite a cualquiera en su organización
entender su desempeño corporativo, desde cualquier
ángulo y en cualquier profundidad. Le permite comunicar
los resultados, ya sean negocios tradicionales o una
moderna visión profunda. Puede incluso notificarle de
un evento crítico, dondequiera que usted esté.
Construya una solución usando componentes de Cognos
o compre una solución preconstruida. De cualquier modo,
la facilidad de uso y despliegue combinada con auto
servicio de usuario, significa que usted está listo, corriendo
rápidamente y viendo el ROI más rápido de lo que usted
imaginó. Todos los componentes de Cognos cuentan con:
Seguridad centralizada: Un componente basado en
LDAP le entrega un acceso integro y seguro para todos
los usuarios dentro y fuera del “firewall” en conjunción
con sus propios sistemas de autenticación y seguridad.
TI puede administrar los perfiles de usuario y las clases
para todos los componentes de Cognos a través de
seguridad centralizada de Cognos.
Despliegue cero huella en la Web (“zero footprint”):
Los usuarios pueden acceder información en HTML
puro usando sus navegadores Web, haciendo
innecesarios los applets de JAVA o conexiones (plugins)
propietarias. Comparta información estratégica
sobre una Extranet segura con socios, proveedores,
clientes y con la fuerza móvil de ventas con el beneficio
del ahorro en ancho de banda de un ambiente
“stateless”.
Escalabilidad: La inteligencia de negocios escalable de
Cognos ha sido probada y comprobada hasta decenas
de miles de usuarios a través de arquitecturas de
balanceo de carga y distribuidas soportando Unix y
Windows.
Administración central: Administre todas las aplicaciones
de inteligencia de negocio desde una consola central, o
distribuya la administración entre departamentos o
localidades. Controle las solicitudes de procesamiento a
nivel de servidor, aplicación, PowerCube y reporte.
Monitoree el rendimiento del procesamiento a través de
múltiples servidores con un vistazo y sintonice los
ambientes multi-servidor. El programa Java de
administración remota le permite a usted administrar
cualquier servidor desde cualquier máquina.
Meta-datos compartidos: Cree y administre todas las
reglas de meta-datos de inteligencia de negocios en un
único modelo de meta-datos basado en dimensiones
compartidas. Este modelo provee una visión consistente
de los datos de la empresa con un mínimo esfuerzo de
desarrollo. El ambiente basado en SQL asegura que los
meta-datos están optimizados para cada aplicación de
inteligencia de negocios.
“SELECCIONAMOS COGNOS PORQUE LA EMPRESA REALIZA CADA ESFUERZO PARA
LLEGAR A CONOCER A SUS CLIENTES DE NEGOCIOS. LA INTERFASE ES TAN FACIL
DE USAR Y ADMINISTRAR QUE REQUIERE ENTRENAMIENTO MINIMO PARA EL
DESPLIEGUE EMPRESARIAL.”
Scott Klimo, NCR
Inteligencia de negocios extensible: Usando nuestra API
abierta basada en servicios de arquitectura Web, TI
puede integrar Inteligencia de Negocios directamente
dentro de portales de terceros o aplicaciones Web
especializadas. El enfoque modular y de fundación de
datos compartida e integrada del software significan
que puede ser fácilmente implementado por etapas a
través de toda la empresa. El sistema puede crecer tanto
como crezca el negocio, mientras se reutilizan las
inversiones de tecnología existentes para ahorrar costos.
Lenguaje local, unidad monetaria local: Versiones del
producto localizadas le permiten al usuario trabajar en
su propio lenguaje y ver cifras en su propia unidad
monetaria, usando configuraciones regionales, todas
desde un servidor único de aplicaciones.
ESPECIFICACIONES TECNICAS DE
COGNOS VISUALIZER
Requerimientos de Plataforma
• Windows 95, 98, 2000, y NT
• UNIX (IBM AIX, HP-UX, Sun Solaris)
• Pentium 133 o superior
• 32 MB RAM (mínimo)
• 60 MB de espacio en disco duro
Requerimientos del Navegador
• Microsoft Internet Explorer o Netscape Navigator
• 15 MB de espacio en disco duro
Fuentes de Datos Soportados
• Multidimensional PowerPlay PowerCubes™ así como
cubos OLAP de terceros
• Las principales RDBMS
• Archivos planos
• Archivos de Excel
¿POR QUE COGNOS?
Sólo Cognos entrega un rango completo de funcionalidades
de software integradas y escalables que le dejan manejar su
negocio (con planeación), monitorearlo (con scorecards) y
entenderlo (con inteligencia de negocios). La solución de
administración corporativa de Cognos le deja llevar el
desempeño de su organización al siguiente nivel. Fundada
en 1969, Cognos sirve a más de 22.000 clientes en más de
135 países.
WWW.COGNOS.COM
(05/04)
Cognos y el logotipo de Cognos son marcas comerciales o registradas de
Cognos Incorporated en los Estados Unidos y/o en otros países. Todos los
nombres son marcas comerciales o registradas de sus respectivas compañías.
Por segundo año seguido, Cognos
Visualizar ganó el premio Intelligent
Enterprise Magazine’s Readers’ Choice
por la mejor visualización de datos,
recibiendo el doble de los votos que su
competidor más cercano